neural-network

Jaka jest rola stronniczości w sieciach neuronowych? [zamknięte]

Zamknięte. to pytanie nie spełnia wytycznych dotyczących przepełnienia stosu . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. ... am 2 wejść i 1 wyjścia, nie podaje poprawnych wag, jednak gdy używam 3 wejść (z których 1 jest biasem), podaje poprawne wagi.

Rola Bias w sieciach neuronowych

Jestem świadomy spadku gradientu i teorii propagacji wstecznej. To czego nie rozumiem to: kiedy używanie stronniczości jest w ... ejść i 1 wyjścia, nie podaje ona prawidłowych wag, jednak gdy używam 3 wejść (z których 1 jest biasem), podaje poprawne wagi.

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Jakie są zalety sztucznych sieci neuronowych nad maszynami wektorowymi? [zamknięte]

ANN (Sztuczne sieci neuronowe) i SVM (Maszyny wektorowe wsparcia) to dwie popularne strategie nadzorowanego uczenia maszynowe ... ewnych sytuacjach? Wymieniłem konkretne zalety maszyny SVM nad ANN, teraz chciałbym zobaczyć listę zalet ANN (jeśli w ogóle).

machine-learning classification neural-network svm

Jaka jest różnica między pociągiem, walidacją i zestawem testowym w sieciach neuronowych?

Używam tej biblioteki do implementacji agenta uczącego się. Wygenerowałem przypadki szkoleniowe, ale nie wiem na pewno, co ... 227753 validation 0.200239244714 23 avg error 0.227905 validation 0.199875013416

artificial-intelligence neural-network

Jakie są dobre zasoby do nauki o sztucznych sieciach neuronowych? [zamknięte]

Naprawdę interesują mnie Sztuczne sieci neuronowe, ale szukam od czego zacząć. Jakie są zasoby i jaki jest dobry projekt startowy?

neural-network

Architektura perceptron wielowarstwowy (MLP): kryteria wyboru liczby ukrytych warstw i ich wielkości? [zamknięte]

zamknięte . To pytanie jest oparte na opinii . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. ... twie wyjściowej.Ale jakie są kryteria wyboru liczba ukrytych warstw w MLP i ile węzłów neuronowych w jednej ukrytej warstwie?

machine-learning neural-network deep-learning perceptron

Wiele do jednego i wiele do wielu przykładów LSTM w Keras

Staram się zrozumieć LSTM i jak je budować z Keras. Okazało się, że są głównie 4 tryby do uruchomienia RNN (4 właściwe Na zdj ... l.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, data_dim))) model.add(Dense(1)) Dla każdego z 4 zadań, może z odrobiną wyjaśnienia.

machine-learning neural-network deep-learning keras recurrent-neural-network

Kiedy powinienem używać algorytmów genetycznych w przeciwieństwie do sieci neuronowych? [zamknięte]

Czy istnieje zasada (lub zestaw przykładów) określająca, kiedy używać algorytmów genetycznych w przeciwieństwie do sieci neur ... , że są przypadki, w których można mieszać obie metody, ale szukam porównania na wysokim poziomie między tymi dwoma metodami.

artificial-intelligence machine-learning neural-network genetic-algorithm

Co robi tf.nn.conv2d do w tensorflow?

Przeglądałem dokumenty tensorflow o tf.nn.conv2d tutaj . Ale nie mogę zrozumieć, co robi i co próbuje osiągnąć. W dokumentach ... [-0.69889867]]]] filter [[[[-0.59594476]]]] result [[[[-0.95538563] [ 0.32790133]] [[-0.00354624] [ 0.41650501]]]]

neural-network tensorflow

Dlaczego warto używać softmax w przeciwieństwie do Standardowej normalizacji?

W warstwie wyjściowej sieci neuronowej typowe jest używanie funkcji softmax do przybliżenia rozkładu prawdopodobieństwa: ... by wszystkie wyjścia były dodatnie, a następnie normalizować po prostu dzieląc wszystkie wyjścia przez sumę wszystkich wyjść?

math neural-network softmax

Jak wytrenować Sztuczną sieć neuronową, aby grać w Diablo 2 za pomocą wizualnego wejścia?

Obecnie próbuję nakłonić ANN do gry wideo i miałem nadzieję uzyskać pomoc od wspaniałej społeczności tutaj. Zdecydowałem się ... Diablo 2, ale tylko dlatego, że będzie odtwarzanie czegoś open-source lub z dostępem API do celu renderowania. (może quake?)

machine-learning neural-network computer-vision video-processing reinforcement-learning

Jak zainicjować wagi w PyTorch?

Jak zainicjować wagi i błędy (na przykład inicjalizacja He lub Xavier) w sieci w PyTorch?

python neural-network deep-learning pytorch

Dlaczego w sieci neuronowej backpropagation musi być używana nieliniowa funkcja aktywacji?

Czytałem kilka rzeczy na temat sieci neuronowych i Rozumiem ogólną zasadę jednowarstwowej sieci neuronowej. Rozumiem potrzebę ... nieliniowe funkcje aktywacji? Po tym pytaniu następuje to: Jaka jest pochodna funkcji aktywacyjnej używanej w odwrotności?

math machine-learning neural-network deep-learning

Jaka jest różnica między rzadką entropią softmax cross z logitami a entropią softmax cross z logitami?

Ostatnio natknąłem się na tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits i nie wiem jaka jest różnica w porównaniu do tf.nn ... rse_softmax_cross_entropy_with_logits, jeśli jest dostarczany z jednym gorącym zakodowanych danych treningowych / wektorów?

neural-network tensorflow softmax cross-entropy

Dlaczego musimy znormalizować dane wejściowe dla sztucznej sieci neuronowej? [zamknięte]

zamknięte. to pytanie nie spełnia wytycznych dotyczących przepełnienia stosu . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. ... wejście numeryczne? Dlaczego liczby muszą być w określonym przedziale? Co się stanie, jeśli dane nie zostaną znormalizowane?

machine-learning neural-network normalization

Argument TensorFlow Strides

Próbuję zrozumieć argumentstrides w tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. Dokumentacja wielokrotnie mówi Str ... ego -1? Niestety przykłady w dokumentach do zmiany kształtu przy użyciu -1 nie tłumaczą się zbyt dobrze do tego scenariusza.

python neural-network tensorflow convolution conv-neural-network

Keras input explanation: kształt wejściowy, jednostki, wielkość partii, dim, itp

Dla dowolnej warstwy Keras (Layer Klasa), czy ktoś może wyjaśnić jak rozumieć różnicę między input_shape, units, dim, itd.? ... a jednostek? W skrócie jak można zrozumieć / zwizualizować atrybuty modelu - w szczególności warstwy-z poniższym obrazem?

neural-network deep-learning keras keras-layer tensor

Oszacowanie liczby neuronów i liczby warstw sztucznej sieci neuronowej [zamkniętej]

Szukam metody, jak obliczyć liczbę warstw i liczbę neuronów na warstwę. Jako wejście mam tylko rozmiar wektora wejściowego, r ... est określana przez wypróbowanie różnych topologii sieci i wybranie tej z najmniejszym błędem. Niestety nie mogę tego zrobić.

artificial-intelligence machine-learning neural-network deep-learning

Jak dodać regularyzacje w TensorFlow?

Znalazłem w wielu dostępnych kodzie sieci neuronowych zaimplementowanych przy użyciu TensorFlow, że terminy regularyzacji są ... Flow (np. wykorzystywany przez optymalizatorów podczas treningu)? A może oczekuje się, że sam będę korzystać z tej kolekcji?

python neural-network tensorflow deep-learning

PyTorch-sąsiadujące()

Przeglądałem ten przykład modelu języka LSTM na GitHubie (link) . To, co robi w ogóle, jest dla mnie całkiem jasne. Ale nada ... tego czytelnego uniknąłem zamieszczania pełnego kodu tutaj, można go znaleźć za pomocą linku GitHub powyżej.) Z góry dzięki!

neural-network deep-learning lstm pytorch contiguous